high-dimensional data

high-dimensional data

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับ Multivariate ที่กระจายข้อมูลตามปกติที่มีขนาดใหญ่กว่าหรือเท่ากับจำนวนการสังเกต
หรือขนาดตัวอย่างที่เรียกว่าข้อมูลปกติมิติสูงเราเสนอการทดสอบเพื่อทดสอบสมมติฐานว่างว่า
เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของประชากรปกติเป็นสัดส่วน เมทริกซ์ที่กำหนดในบางเงื่อนไขเมื่อมิติไปไม่มีที่สิ้นสุด
เราแสดงให้เห็นว่าสถิติการทดสอบนี้สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยัง
ได้รับการแจกแจงโมฆะแบบโมฆะและการแจกแจงแบบไม่เป็นโมฆะด้วย ประสิทธิภาพของการทดสอบที่เสนอจะถูกประเมินผ่านการศึกษาสถานการณ์จำลองและการประยุกต์ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

For the multivariate normally distributed data with the dimension larger than or equal to the number of observations,
or the sample size, called high-dimensional normal data, we proposed a test for testing the null hypothesis that the covariance
matrix of a normal population is proportional to a given matrix on some conditions when the dimension goes to infinity.
We showed that this test statistic is consistent. The asymptotic null and non-null distribution of the test statistic is also
given. The performance of the proposed test is evaluated via simulation study and its application.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับข้อมูลการกระจายปกติของมิติมากกว่าหรือเท่ากับจำนวนของการสังเกต
หรือขนาดของตัวอย่างที่เรียกว่าข้อมูลปกติสูงเรานำเสนอวิธีการทดสอบความแปรปรวนร่วมกันเป็นศูนย์สมมติฐาน
เมื่อมิติอนันต์เมทริกซ์ของประชากรปกติเป็นสัดส่วนโดยตรงกับให้เมทริกซ์ภายใต้เงื่อนไขบางอย่าง
เราได้พิสูจน์แล้วว่าสถิติการทดสอบนี้สอดคล้องกัน แหล่งศูนย์กระจายและไม่ใช่ศูนย์กระจายสถิติทดสอบจะได้รับ
ในมุมมอง ประสิทธิภาพของการทดสอบนี้ได้รับการประเมินผ่านการวิจัยการจำลองและการประยุกต์ใช้